Python 機械学習ガイド: 基礎ゼロからマスター レベルまで、AI の夢はここから始まります

第 1 章: Python の基礎

機械学習を開始する前に、pythonの基本知識を習得する必要があります。この章では、Python の基本的な構文、データ型、制御構造、および関数について説明します。すでに Python に精通している場合は、この章をスキップしてください。 リーリー

第 2 章: 機械学習の基礎

この章では、機械学習の定義、分類、評価方法など、機械学習の基礎知識

学習を紹介します。機械学習で何ができるのか、そして適切な機械学習アルゴリズムを選択する方法を学びます。 リーリー 第 3 章: 一般的に使用される機械学習アルゴリズム

この章では、線形回帰、ロジスティック回帰、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシン、ランダム フォレストなど、一般的に使用される機械学習アルゴリズムをいくつか紹介します。各アルゴリズムの原理と特徴、およびこれらのアルゴリズムを使用して実際の問題を解決する方法を学びます。 リーリー

第 4 章: ディープラーニング

この章では、ニューラル ネットワーク

の構造と原理、一般的に使用される活性化関数、損失関数、

最適化など、ディープ ラーニングの基本的な知識を紹介します。アルゴリズムなどディープラーニングで何ができるのか、そしてディープラーニングを使用して現実世界の問題を解決する方法を学びます。 リーリー

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